在预检索步骤中,需要准备LLM 原始训练数据集之外的新数据(也称为外部数据) ,并将其拆分成块,然后使用向量模型对块数据进行索引,该模型将数据转换为数值表示并将其存储在向量数据库中,此过程创建了 LLM 可以理解的知识库。 RAG 中的预检索 检索 在最重要的检索步骤中,用户查询被转换为称为嵌入的向量表示,并使用...
在最后阶段,将确定为相关的文档块与用户查询一起使用,为 LLM 生成上下文和提示。此提示(图 15)本质上是一个精心构建的问题或陈述,可指导 LLM 生成既相关又有见地的答案。 包含相关上下文文档和问题的提示示例 默认情况下,我们会在单个 LLM 调用中将所有块集中到同一个上下文窗口中。在 LangChain 中,这种方法称为...
(RAG)技术已被证明在整合最新信息、减轻幻觉问题以及提高特定领域内响应质量方面是有效的。尽管如此,许多RAG方法仍因复杂的实现和延长的响应时间而受到影响。典型的RAG工作流程包含多个处理步骤,每个步骤都可以以不同的方式执行。在这里,我们调查现有的RAG方法及其潜在的组合,以识别最佳的RAG实践。通过广泛的实验,我们提出...
在RAG系统中,通过嵌入模型生成的所有向量都会被存储在这样的数据库中。这种数据库优化了处理和存储大规模向量数据的效率,使得在面对海量知识向量时,我们能够迅速检索出与用户查询最相关的信息。 NO.4 查询检索 再经过上述几个步骤的准备后,我们就可以开始进行处理用户查询了。首先,用户的问题会被输入到嵌入模型中进行...
最近琢磨的事情,就是现在很多文档场景,其实本质上都是做的数字化的过程,核心是从不可编辑到可编辑,比如常见的表格解析、文档转markdown、docx等。 今天,我们来看看一个比较有趣的话题,这其实是RAG中的一些图表的解析方案,讲讲数值图表的解析以及流程图的解析。
2、嵌入模型:选择和微调模型以改进语义表示。 3、向量搜索方法:选择有效的相似度量和搜索参数。 4、提供模型的最后提示:制作有效提示以提高输出质量。 RAG的A/B测试 A/B测试可以比较每个组件具有不同配置的两个版本,确定哪个版本的性能更好。它分别运行两个版本,并根据预定义的指标测量它们的性能。那么我们如何衡量...
后端使用文本向量模型(Embedding Model),把用户问题转换为向量。 向量索引检索: 后端将问题向量与向量数据库/ 向量索引进行相似度匹配,检索出若干条最相关的文档片段。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)组合上下文: 取出检索到的文档片段(即“相关内容”); ...
本文是本系列(使用RAG技术构建企业级文档问答系统)的第二篇,将介绍检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)最基础流程。 所谓检索增强生成,是大语言模型兴起之后发展迅速的一个应用领域,简单说就是,这项技术,可以根据用户输入的问题,从文档(如PDF、Word、PPT、TXT、网页等)中自动检索跟问题相关的文本片段...
利用检索增强生成(RAG)技术快速开发解决方案,助力问答 LLM 工作流程,由此催生出新型系统架构。NVIDIA 将 AI 用于内部运营,并在系统功能与用户期望之间取得了多项重要发现。 我们发现,无论预期的范围或用例如…
大家好,我是TFlow AI的产品负责人。负责一款B端Agent的产品策划。TFlow AI 产品简介:是面向B端Agent平台,主要做模型应用层的开发。包含:任务流程agent、助手agent,rag等标准化的SDK,企业可以直接使用SDK等完成二次开发,从而为业务提效。 目前主要的SDK“任务流程agent”:能按流程处理任务(SOP),围绕目标来进行离散推...